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Enregistrement W3199067987 · doi:10.1186/s13293-021-00393-0

Role of GDF-15, YKL-40 and MMP 9 in patients with end-stage kidney disease: focus on sex-specific associations with vascular outcomes and all-cause mortality

2021· article· en· W3199067987 sur OpenAlexafffund
Agnė Laučytė-Cibulskienė, Liam J. Ward, Thomas Ebert, Giulia Tosti, Claudia Tucci, Leah Hernandez, Alexandra Kautzky‐Willer, María Trinidad Herrero, Colleen M. Norris, Louise Pilote, Magnus Söderberg, Torkel B. Brismar, Jonaz Ripsweden, Peter Stenvinkel, Valeria Raparelli, Karolina Kublickiene

Notice bibliographique

RevueBiology of Sex Differences · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueStudies on Chitinases and Chitosanases
Établissements canadiensMcGill University Health CentreAlberta HealthUniversity of AlbertaAlberta Health Services
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchHjärt-LungfondenNjurfonden“la Caixa” FoundationAustrian Science FundVetenskapsrådetKarolinska Institutet
Mots-clésMedicineKidney diseaseInternal medicineBiomarkerDiabetes mellitusContext (archaeology)Coronary artery diseaseDiseaseEnd stage renal diseaseEndocrinologyGastroenterologyPhysiologyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Sex differences are underappreciated in the current understanding of cardiovascular disease (CVD) in association with chronic kidney disease (CKD). A hallmark of CKD is vascular aging that is characterised, amongst others, by; systemic inflammation, microbiota disbalance, oxidative stress, and vascular calcification-features linked to atherosclerosis/arteriosclerosis development. Thus, it is the necessary to introduce novel biomarkers related to athero-/arteriosclerotic damage for better assessment of vascular ageing in patients CKD. However, little is known about the relationship between uraemia and novel CVD biomarkers, such as growth differentiation factor-15 (GDF-15), cartilage glycoprotein-39 (YKL-40) and matrix metalloproteinase-9 (MMP-9). Therefore, we hypothesise that there are sex-specific relationships between GDF-15, YKL-40, MMP-9 levels in end-stage kidney disease (ESKD) patients in relation to gut microbiota, vascular calcification, inflammation, comorbidities, and all-cause mortality. METHODS: ESKD patients, males (n = 151) and females (n = 79), not receiving renal replacement therapy were selected from two ongoing prospective ESKD cohorts. GDF-15, YKL-40 and MMP9 were analysed using enzyme-linked immunosorbent assay kits. Biomarker levels were analysed in the context of gut microbiota-derived trimethylamine N-oxide (TMAO), vascular calcification, inflammatory response, oxidative stress, comorbidities, and all-cause mortality. RESULTS: Increased GDF-15 correlated with higher TMAO in females only, and with higher coronary artery calcification and IL-6. In females, diabetes was associated with elevated GDF-15 and MMP-9, whilst males with diabetes only had elevated GDF-15. No associations were found between biomarkers and CVD comorbidity. Deceased males and females had higher GDF-15 concentrations (p = 0.01 and p < 0.001, respectively), meanwhile only YKL-40 was increased in deceased males (p = 0.02). CONCLUSIONS: In conclusion, in males GDF-15 and YKL-40 were related to vascular calcification, inflammation, and oxidative stress, whilst in females GDF-15 was related to TMAO. Increased levels of YKL-40 and GDF-15 in males, and only GDF-15 in females, were associated with all-cause mortality. Our findings suggest that sex-specific associations of novel CVD biomarkers have a potential to affect development of cardiovascular complications in patients with ESKD.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,016
Tête enseignante GPT0,251
Écart entre enseignants0,235 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations29
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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